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Los investigadores de Meta demostraron el seguimiento del cuerpo de Quest 2 sin rastreadores adicionales.
Los sistemas de realidad virtual actuales vienen con auriculares y controladores, así que simplemente siga la posición de su cabeza y manos. La posición de los codos, el torso y las piernas se puede estimar usando una clase de algoritmos llamados cinemática inversa (IK), pero esto es solo a veces se corrigen los codos y rara vez se corrigen las piernas. Hay demasiadas soluciones posibles para cualquier conjunto dado de posiciones de la cabeza y las manos.
Dadas las limitaciones de IK, algunos Las aplicaciones de realidad virtual de hoy solo muestran tus manos, y muchas solo te muestran la parte superior del cuerpo. Los auriculares para PC con soporte de seguimiento SteamVR usan rastreadores adicionales como Vive Tracker de HTC, pero los tres necesarios para el seguimiento del cuerpo cuestan más de $ 350, por lo que no son compatibles con la mayoría de los juegos.
Pero en un nuevo artículo titulado QuestSim, los meta-investigadores demostraron un sistema controlado por una red neuronal que puede estimar una postura plausible de todo el cuerpo utilizando solo datos de seguimiento de Quest 2 y sus controladores. No se requieren rastreadores adicionales ni sensores externos.
El movimiento del avatar resultante coincide bastante con el movimiento del mundo real del usuario. Los investigadores incluso afirman que la precisión y la fluctuación resultantes son superiores a las de los rastreadores IMU desgastados: dispositivos con solo un acelerómetro y un giroscopio como el Pico Fitness Band anunciado por Pico 4 (aunque Pico afirma que está trabajando en su propio algoritmo para el seguimiento de máquinas). el aprendizaje funciona).
Sin embargo, Hay una trampa aquí. Como se puede apreciar en el video, este sistema pretende generar plausibilidad cuerpo completo pose, no coincida con la posición exacta de sus manos. Como tal, QuestSim solo sería bueno para ver los cuerpos de avatar de otras personas, no el tuyo, al mirar hacia abajo. La latencia del sistema también es de 160 ms, más de 11 cuadros a 72 Hz.
Aún así, ver los movimientos de cuerpo completo de los avatares de otras personas sería mucho mejor que los torsos sin piernas muy criticados de los avatares actuales de Meta. Entonces, ¿este sistema o algo similar llegará a Quest 2?
El CTO de Meta, Andrew Bosworth, ciertamente pareció insinuar eso la semana pasada. Cuando Cuando se le preguntó sobre el seguimiento de piernas en un Instagram «pregúntame cualquier cosa», Bosworth respondió:
«Sí, nos hemos burlado mucho de los avatares sin piernas, y creo que eso es muy justo y divertido.
Tener piernas en tu propio avatar que no coincidan con tus piernas reales es muy inquietante para la gente. Pero, por supuesto, podemos hacer que otras personas se muevan, puedes ver eso y no te molesta en absoluto.
Así que estamos trabajando en piernas que parezcan naturales para un espectador, porque no saben cómo están colocadas realmente tus piernas, pero es probable que si miras tus propias piernas no veas nada. Esa es nuestra estrategia actual”.
Sin embargo, la solución a corto plazo puede no ser de la misma calidad que este algoritmo. La investigación de aprendizaje automático generalmente se ejecuta en potentes GPU de PC con velocidades de cuadro relativamente bajas. El documento no menciona el rendimiento en tiempo de ejecución del sistema descrito.
Faltan poco más de dos semanas para el evento anual AR/VR de Meta Connect, por lo que es probable que cualquier anuncio de seguimiento del cuerpo ocurra durante ese evento.
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